Linus修正一个内核的mmap data corrupt bug

Linus Torvalds最近修复了一个可能导致mmap文件内容错误的bug。此bug涉及在系统繁忙时,脏页标记与实际写回磁盘之间的不同步导致的数据丢失问题。Linus通过改进clear_page_dirty_for_io函数确保数据一致性。

Linus修正一个内核的mmap data corrupt bug


Linus最近在lkml中修正了一个mmap文件内容错误的bug。
http://lwn.net/Articles/215868/
http://kerneltrap.org/node/7534
有说明。

但是lwn.net对问题的描述是错误的。

通常情况下,当VM发现一个mmap页面dirty时,
会调用set_page_dirty()设置该page以及所属的buffer head为dirty。
然后,在适当的时候,会通过writepage()写到磁盘上去。

但是,在系统忙的时候,set_page_dirty()和真正的writepage()之间
可能有很长的时间,在这期间,文件系统的某些内部操作可能会
自行把buffer写到磁盘,并清除buffer head的dirty标志。
但此时,page的dirty标志仍然有效。
等到writepage()执行时,会发现page是dirty的,但buffers是clean的,
因此writepage()不会有任何动作。

问题来了,由于这个page是mmaped,如果在文件系统内部操作和
执行writepage()之间,应用程序直接写data到该page的话,就失去
了跟踪,writepage()仍然会看到所有的buffer是clean的,
因此不会把新的数据写入文件,因此这些数据就丢失了。

Linus的patch是修改了clear_page_dirty_for_io(),
也就是在writepage()的时候,查看一下相关的pte是否dirty,
如果是,就重新调用一次set_page_dirty(),从而使得buffer header重新变成dirty。
同时,并把该page设置为只读(这样,如果程序还写,会触发一次page fault再处理)。

因此,writepage()就会写入新数据了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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